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データ構造

Polars が提供するコアとなる基本データ構造は Series と DataFrame です。

Series

Series は 1 次元のデータ構造です。Series 内のすべての要素は同じ データ型 を持ちます。 以下のスニペットは、簡単な名前付き Series オブジェクトの作成方法を示しています。

Series 

import polars as pl

s = pl.Series("a", [1, 2, 3, 4, 5])
print(s)

Series 

use polars::prelude::*;

let s = Series::new("a", &[1, 2, 3, 4, 5]);

println!("{}", s);


shape: (5,)
Series: 'a' [i64]
[
    1
    2
    3
    4
    5
]

DataFrame

DataFrame は 2 次元のデータ構造であり、 Series のコレクション（リストなど）の抽象化と見なすことができます。DataFrame で実行できる操作は SQL クエリと非常によく似ています。GROUP BY、JOIN、PIVOT を行うことができ、カスタム関数を定義することもできます。

DataFrame 

from datetime import datetime

df = pl.DataFrame(
    {
        "integer": [1, 2, 3, 4, 5],
        "date": [
            datetime(2022, 1, 1),
            datetime(2022, 1, 2),
            datetime(2022, 1, 3),
            datetime(2022, 1, 4),
            datetime(2022, 1, 5),
        ],
        "float": [4.0, 5.0, 6.0, 7.0, 8.0],
    }
)

print(df)

DataFrame 

use chrono::NaiveDate;

let df: DataFrame = df!(
    "integer" => &[1, 2, 3, 4, 5],
    "date" => &[
        NaiveDate::from_ymd_opt(2025, 1, 1).unwrap().and_hms_opt(0, 0, 0).unwrap(),
        NaiveDate::from_ymd_opt(2025, 1, 2).unwrap().and_hms_opt(0, 0, 0).unwrap(),
        NaiveDate::from_ymd_opt(2025, 1, 3).unwrap().and_hms_opt(0, 0, 0).unwrap(),
        NaiveDate::from_ymd_opt(2025, 1, 4).unwrap().and_hms_opt(0, 0, 0).unwrap(),
        NaiveDate::from_ymd_opt(2025, 1, 5).unwrap().and_hms_opt(0, 0, 0).unwrap(),
    ],
    "float" => &[4.0, 5.0, 6.0, 7.0, 8.0]
)
.unwrap();

println!("{}", df);


shape: (5, 3)
┌─────────┬─────────────────────┬───────┐
│ integer ┆ date                ┆ float │
│ ---     ┆ ---                 ┆ ---   │
│ i64     ┆ datetime[μs]        ┆ f64   │
╞═════════╪═════════════════════╪═══════╡
│ 1       ┆ 2022-01-01 00:00:00 ┆ 4.0   │
│ 2       ┆ 2022-01-02 00:00:00 ┆ 5.0   │
│ 3       ┆ 2022-01-03 00:00:00 ┆ 6.0   │
│ 4       ┆ 2022-01-04 00:00:00 ┆ 7.0   │
│ 5       ┆ 2022-01-05 00:00:00 ┆ 8.0   │
└─────────┴─────────────────────┴───────┘

データの表示

このセクションでは、DataFrame 内のデータの表示方法について説明します。前の例で使用した DataFrame を使用します。

head 関数は、デフォルトで DataFrame の最初の 5 行を表示します。表示する行数を指定することもできます（例: df.head(10)）。

head 

print(df.head(3))

head 

let df_head = df.head(Some(3));

println!("{}", df_head);


shape: (3, 3)
┌─────────┬─────────────────────┬───────┐
│ integer ┆ date                ┆ float │
│ ---     ┆ ---                 ┆ ---   │
│ i64     ┆ datetime[μs]        ┆ f64   │
╞═════════╪═════════════════════╪═══════╡
│ 1       ┆ 2022-01-01 00:00:00 ┆ 4.0   │
│ 2       ┆ 2022-01-02 00:00:00 ┆ 5.0   │
│ 3       ┆ 2022-01-03 00:00:00 ┆ 6.0   │
└─────────┴─────────────────────┴───────┘

Tail

tail 関数は、DataFrame の最後の 5 行を表示します。head と同様に、表示する行数を指定することができます。

tail 

print(df.tail(3))

tail 

let df_tail = df.tail(Some(3));

println!("{}", df_tail);


shape: (3, 3)
┌─────────┬─────────────────────┬───────┐
│ integer ┆ date                ┆ float │
│ ---     ┆ ---                 ┆ ---   │
│ i64     ┆ datetime[μs]        ┆ f64   │
╞═════════╪═════════════════════╪═══════╡
│ 3       ┆ 2022-01-03 00:00:00 ┆ 6.0   │
│ 4       ┆ 2022-01-04 00:00:00 ┆ 7.0   │
│ 5       ┆ 2022-01-05 00:00:00 ┆ 8.0   │
└─────────┴─────────────────────┴───────┘

Sample

DataFrame のデータの概要を把握したい場合は、sample を使用することができます。sample を使うと、DataFrame からランダムに n 行を取得できます。

sample 

print(df.sample(2))

sample_n 

let n = Series::new("", &[2]);
let sampled_df = df.sample_n(&n, false, false, None).unwrap();

println!("{}", sampled_df);


shape: (2, 3)
┌─────────┬─────────────────────┬───────┐
│ integer ┆ date                ┆ float │
│ ---     ┆ ---                 ┆ ---   │
│ i64     ┆ datetime[μs]        ┆ f64   │
╞═════════╪═════════════════════╪═══════╡
│ 4       ┆ 2022-01-04 00:00:00 ┆ 7.0   │
│ 3       ┆ 2022-01-03 00:00:00 ┆ 6.0   │
└─────────┴─────────────────────┴───────┘

Describe

Describe は、DataFrame の要約統計量を返します。可能な場合は、いくつかの基本的な統計量を提供します。

describe 

print(df.describe())

describe · Available on feature describe 

// Not available in Rust


shape: (9, 4)
┌────────────┬──────────┬─────────────────────┬──────────┐
│ statistic  ┆ integer  ┆ date                ┆ float    │
│ ---        ┆ ---      ┆ ---                 ┆ ---      │
│ str        ┆ f64      ┆ str                 ┆ f64      │
╞════════════╪══════════╪═════════════════════╪══════════╡
│ count      ┆ 5.0      ┆ 5                   ┆ 5.0      │
│ null_count ┆ 0.0      ┆ 0                   ┆ 0.0      │
│ mean       ┆ 3.0      ┆ 2022-01-03 00:00:00 ┆ 6.0      │
│ std        ┆ 1.581139 ┆ null                ┆ 1.581139 │
│ min        ┆ 1.0      ┆ 2022-01-01 00:00:00 ┆ 4.0      │
│ 25%        ┆ 2.0      ┆ 2022-01-02 00:00:00 ┆ 5.0      │
│ 50%        ┆ 3.0      ┆ 2022-01-03 00:00:00 ┆ 6.0      │
│ 75%        ┆ 4.0      ┆ 2022-01-04 00:00:00 ┆ 7.0      │
│ max        ┆ 5.0      ┆ 2022-01-05 00:00:00 ┆ 8.0      │
└────────────┴──────────┴─────────────────────┴──────────┘